## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239

## Analisis Sentimen terhadap Jalan Rusak di Palembang Pada Media Sosial Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Muhammad Rifqi Virgiansyah, Stephanie, Muhammad Rizky Pribadi *
Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Program Studi Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Kota Palembang, Indonesia Email: 1 mrifqivirgiansyah_2226250075p@mhs.mdp.ac.id, 2 stephanietjhai@mhs.mdp.ac.id, 3,* rizky@mdp.ac.id Email Penulis Korespondensi: rizky@mdp.ac.id
Abstrak− Pada negara-negara yang maju, pembangunan infrastruktur jalan memainkan peran vital untuk menggerakkan peningkatan ekonomi.  Keterlibatan  otoritas  publik  sangat  diperlukan  dalam  penyediaan  dana  untuk  pembangunan  infrastruktur  tersebut, mengingat jalan adalah salah satu bentuk infrastruktur publik yang sangat penting. Namun, masih terdapat beberapa daerah, seperti Palembang, di mana kondisi jalan rusak masih menjadi masalah serius. Pemerintah daerah Palembang diduga kurang proaktif dalam memperbaiki  infrastruktur  jalan  di  wilayah  mereka.  Dalam  upaya  memperjuangkan  perhatian  pemerintah  terhadap  kondisi  jalan  di Palembang,  masyarakat  menggunakan  media  sosial  sebagai  sarana  untuk  menyuarakan  keluhan.  Sejumlah tweet ,  postingan,  dan kiriman  yang  menggunakan  kata  kunci  "Jalan  Rusak  Palembang"  di  Twitter,  Instagram,  dan  TikTok  mengungkapkan  bahwa sentimen  didapati  bahwa  hanya  1,8%  menunjukkan  sentimen  positif,  13,3%  sentimen  netral,  dan 84,9%  sentimen  negatif  terhadap kondisi  jalan  yang  rusak  mendominasi.  Dalam  rangka  mengumpulkan  data  lebih  lanjut  mengenai  persepsi  masyarakat  terhadap kondisi jalan di Palembang, dilakukan penelitian menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Naïve  Bayes  memberikan  akurasi  sebesar  sebesar  91,20%,  presisi  sebesar  92,32%,  recall  sebesar  91,20%,  dan  F1  score  sebesar 91,26%,  menunjukkan  performa  yang  sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap  jalan rusak di Palembang.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Jalan Rusak; Palembang; Media Sosial; Naïve Bayes
Abstract− In  developed  countries,  the  development  of  road  infrastructure  plays  a  vital  role  in  driving  economic  development.  The involvement  of  public  authorities  is  very  necessary  in  providing  funds  for  infrastructure development,  considering  that  roads  are  a very important form of public infrastructure. However, there are still some areas, such as Palembang, where damaged roads are still a serious problem. The Palembang regional government is suspected of being less proactive in improving road infrastructure in their area. In an effort to fight for the government's attention to road conditions in Palembang, the public uses social media as a means to voice complaints. A number of tweets, posts, and submissions using the keyword "Jalan Rusak Palembang" on Twitter, Instagram, and  TikTok  revealed  that  sentiment  was  found  to  be  only  1.8%  showing  positive  sentiment,  13.3%  neutral  sentiment,  and  84.9% sentiment negativity towards damaged road conditions dominates. In order to collect further data regarding public perceptions of road conditions in Palembang, research was conducted using the Naïve Bayes algorithm. The test results show that the Naïve Bayes model provides an accuracy of  91,20, precision of  92,32%, recall of  91,20%, and F1 score of  91,26%, showing excellent performance in classifying public sentiment towards damaged roads in Palembang.
Keywords : Sentiment Analysis; Damaged Roads; Palembang; Social Media; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Infrastruktur  jalan  memiliki  peran  yang  sangat  signifikan  dalam  memfasilitasi  progres  pembangunan,  terutama  di negara-negara  yang  tengah  mengalami  perkembangan  dan  peningkatan  ekonomi.  Data  dari  (Statistik,  2022),  jumlah jalan  rusak  berat  di  Sumatera  Selatan  mencapai  225,29%.  Pemerintah  memegang  peran  penting  dalam  mendukung investasi guna pembangunan infrastruktur. Secara umum, jalan raya diakui sebagai salah satu  infrastruktur publik yang membutuhkan  keterlibatan  pemerintah  untuk  mencapai  hasil  terbaik  yang  memajukan  ekonomi.  Oleh  sebab  itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor jalan rusak di provinsi Sumatera Selatan dan memberikan rekomendasi solusi yang tepat  (Arjunanto & Waluyo, 2023) . Text  Mining adalah  proses  penambangan  data  yang  melibatkan  teks,  dimana  sumber  datanya  berasal  dari dokumen  dan  bertujuan  untuk  menemukan  kata-kata  yang  merepresentasikan  isi  dari  dokumen  tersebut,  sehingga memungkinkan  untuk  menganalisis  keterhubungan  antar  dokumen.  Tujuan  dari text  mining adalah  mengekstrak informasi  yang  berguna  dari  sumber  data.  Dengan  demikian,  sumber  data  yang  digunakan  dalam  text  mining  adalah kumpulan dokumen yang memiliki format yang tidak terstruktur, dan proses ini melibatkan identifikasi dan eksplorasi pola yang menarik (Anwar, 2022).
Analisis sentimen, atau yang dikenal sebagai analisis sentimen dalam bahasa Indonesia, adalah metodologi yang digunakan  untuk  menilai  bagaimana  emosi  disampaikan  melalui  teks  tertulis,  lalu  mengelompokkan  emosi  tersebut menjadi kategori positif atau negatif (Muhammad Afdal & Elita, 2022). Perspektif serupa diungkapkan dalam referensi (Furqan  et  al.,  2022),  di  mana  analisis  sentimen  dimanfaatkan  untuk  memahami  komentar  pengguna  di  internet  dan menginterpretasikan  persepsi  mereka  terhadap  suatu  produk  atau  merek.  Berdasarkan  hasil  (Alrajak  et  al.,  2020), analisis  sentimen  adalah  metode  komputasi  yang  diterapkan  untuk  mengenali  dan  mengklasifikasikan  pandangan, emosi, serta sikap yang terhadap dalam data tekstual, umumnya memisahkan sentimen negatif dan positif. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, banyak pengguna internet terlibat dalam  kegiatan  mendokumentasikan pengalaman pribadi mereka,  menyampaikan  pendapat,  dan  membagikan  berbagai  aspek  hidup  mereka.  Merinci  daftar  lengkap  perasaan yang  biasa  dialami  individu,  yang  dikategorikan  sebagai  menyenangkan,  netral,  atau  negatif,  sering  kali  disampaikan dengan cara yang kompleks.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239
Platform  media  sosial berbasis internet  memungkinkan pengguna  membuat profil  yang bisa dilihat oleh publik atau kelompok tertentu. Pengguna bisa menghubungkan diri dengan orang lain yang mereka pilih, berbagi konten, dan melihat profil serta jaringan orang lain. Media sosial juga menjadi tempat bagi pengguna untuk aktif membuat, berbagi, dan berinteraksi dengan konten, serta membentuk komunitas online (Arjunanto & Waluyo, 2023).
Penelitian  sebelumnya  tentang  analisis  sentimen  mencakup  analisis  terhadap  350 tweet menunjukkan  sentimen positif  sebesar  30,29%  dan  sentimen  negatif  sebesar  69,71%  dari  tanggal  7  April  hingga  19  Juni  2023.  Hasil  terbaik diperoleh  menggunakan  K=5,  dengan  akurasi  60%,  presisi  36%,  dan  penarikan  50%  (Arjunanto  &  Waluyo,  2023). Dalam studi terpisah, analisis sentimen terkait presiden dilakukan. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan  300  data  berlabel  manual.  Pengujian  menggunakan Confusion  Matrix dan  10  folds Cross  Validation dengan membagi data menjadi beberapa himpunan. Setelah pengujian pada 300 data dilakukan 10 kali dengan 30 data uji yang berbeda,  hasil  menunjukkan  akurasi  87%,  presisi  77%,  dan  penarikan  73%  (Salsabila  &  Wibowo,  2023).  Algoritma Naïve  Bayes  digunakan  dalam  penelitian  bernama  “Analisis  Sentimen  Kinerja  Kepemimpinan  Bupati  dari  Data Komentar Menggunakan Metode Naïve Bayes  Classifier”.  Hasil pada penelitian ini  yang  menggunakan  sejumlah 200 data,  yang  terdiri  dari  78  data  yang  bernilai  positif  serta  122  data  yang  bernilai  negatif  menunjukkan  bahwa  metode Naïve  Bayes  mampu  mengklasifikasikan  sentiment  dengan  nilai  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  82%.  Hasil perhitungan  rata-rata  precision  sebesar  89%,  perhitungan  rata-rata  Recall  77%  serta  perhitungan  rata-rata  F1-Score sejumlah 79% (Seminar et al., 2024). Pada penelitian  “Analisis Sentimen Pembelajaran  Daring Pada Twitter di Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes”  menunjukkan  bahwa  pembelajaran  daring  memiliki  30% sentimen  positif,  69%  sentimen  negatif,  dan  1%  netral  pada  periode  tersebut.  Tingginya  sentimen  negatif  dihasilkan karena ketidakpuasaan masyarakat terhadap pembelajaran daring. Beberapa twit menunjukkan kekecewaan dengan kata „stres‟  dan  „malas‟  merupakan  kata  yang  memiliki  frekuensi  tinggi  dalam  percakapan  (Prabowo  &  Wiguna,  2021). Dalam penelitian lain, terkait analisis jasa transportasi menggunakan algoritma Naïve Bayes didapatkan hasil sentimen positif  sebesar  88.60%  dan  sentimen  negatif  sebesar  11.40%  dengan  akurasi  sebesar  86.80%.  Hasil  menunjukkan tingkat sentimen positif dari tweet masyarakat lebih besar dibandingkan dengan tingkat sentimen negatif (Mas Pintoko & Muslim, 2018).
Meskipun  penelitian  sebelumnya  telah  banyak  mengkaji  analisis  sentimen  di  berbagai  bidang,  termasuk  sosial media  dan  kinerja  pemerintahan,  belum  ada  penelitian  yang  secara  khusus  mengkaji  sentimen  publik  terkait  kondisi infrastruktur jalan di Sumatera Selatan  menggunakan teknik text mining dan analisis sentimen. Penelitian sebelumnya cenderung berfokus pada analisis  sentimen produk atau  merek, serta isu politik,  tanpa  mengaitkannya dengan kondisi infrastruktur yang memiliki dampak langsung terhadap kehidupan sehari-hari masyarakat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  perbedaan  yang  ada  dengan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang menyebabkan jalan rusak di provinsi Sumatera Selatan melalui pendekatan text mining dan analisis sentimen. Selain itu, penelitian  ini  akan  memberikan  rekomendasi  solusi  yang  tepat  berdasarkan  analisis  sentimen  publik  terhadap  kondisi jalan  rusak,  sehingga  dapat  membantu  pemerintah  dalam  merencanakan  dan  mengimplementasikan  kebijakan  yang lebih efektif untuk memperbaiki infrastruktur jalan di Sumatera Selatan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  teks  dari  Twitter  berupa tweet ,  Instagram  berupa  postingan,  dan  TikTok  berupa kiriman  yang  diperoleh  mulai  tanggal  16  Maret  2019  hingga  14  Mei  2024  sejumlah  668  data.  Penggunaan  teknik crawling sangat penting dalam hal pengumpulan data serta memantau perkembangan cepat di internet (Rakhmawati et al., 2021). Data itu didapatkan dengan menggunakan pustaka Apify melalui proses scraping . Untuk pengumpulan data, penelitian ini berfokus pada satu parameter kata kunci yang berkaitan dengan Palembang. Setelah data diperoleh, data tersebut  disimpan  dalam  format  CSV  untuk  memudahkan  pengolahan  lebih  lanjut.  Setiap  data  kemudian  diberi label secara  manual  berdasarkan  sentimen,  yang  dikategorikan  menjadi  sentimen  positif  dan  negatif.  Pelabelan  manual bertujuan guna memastikan akurasi yang akan dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dengan pelabelan yang akurat, diharapkan model Naïve Bayes dapat melakukan klasifikasi sentimen dengan lebih tepat dan dapat diandalkan. Proses ini tidak  hanya  membantu dalam  menguji efektivitas algoritma  Naïve Bayes tetapi juga  memberikan  wawasan yang  lebih  mendalam  mengenai  sentimen  publik  terhadap  topik  yang  berkaitan  dengan  Palembang  selama  periode tersebut.

## 2.2 Preprocessing
Pada  tahap  pengumpulan  data,  data  dikumpulkan  dari  berbagai  platform  media  sosial  seperti  Twitter,  Instagram,  dan Tik  Tok.  Data  yang  dikumpulkan  berhubungan  dengan  topik  jalan  rusak  di  Palembang.  Selanjutnya,  pada  tahap preprocessing,  proses  ini  bertujuan  untuk  membersihkan  dan  mempersiapkan  data  teks  agar  siap  untuk  analisis  lebih lanjut.  Setelah  itu,  data  yang  telah  dipreprocessing  dilabeli  untuk  menentukan  sentimen,  seperti  positif,  netral,  dan negatif.  Kemudian,  dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  (training  data)  dan  data  uji  (testing  data). Algoritma  Naïve  Bayes  dilatih  menggunakan  data  latih,  dan  kinerjanya  diuji  menggunakan  data  uji.  Tahap  terakhir adalah  visualisasi  hasil,  di  mana  hasil  analisis  sentimen  ditampilkan  dalam  bentuk  visual  untuk  memudahkan interpretasi yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239
Gambar 1. Tahap Metode
Tahap pertama dalam analisis sentimen menggunakan data Twitter adalah pra-pemrosesan, yang sangat penting karena secara langsung mempengaruhi hasil performa klasifikasi (Khairunnisa et al., 2021). Memroses data teks yang tidak  terstruktur  menjadi  teks  yang  terstruktur  membutuhkan  langkah-langkah  pra-pemrosesan  data.  Karena  itu, penelitian  ini  akan  mengeksplorasi  beberapa  tahapan  pra-pemrosesan  teks  sebagaimana  yang  ditunjukkan  dalamm Gambar 2.
Gambar 2. Tahap Processing
a. Preprocessing adalah tahapan kritis yang tak terhindarkan dalam evalusi sentimen melalui data Twitter. Langkah ini secara langsung mempengaruhi mutu dan efisiensi klasifikasi yang dihasilkan (Khairunnisa et al., 2021).
b. Cleaning adalah  proses  untuk  menghilangkan  tanda  baca,  angka,  simbol, link URL,  dan  username  dalam  teks (Khairunnisa et al., 2021).
c. Slang word adalah merupakan prosedur untuk mengubah kata-kata informal menjadi formal dengan menggunakan referensi kamus istilah informal. Kata-kata tersebut kemudian diubah menjadi bentuk yang lebih resmi. Contoh kata slang slang yang sering digunakan adalah baper, sotoy, mager, dan lain sebagainya (Nofiyani & Wulandari, 2022). d. Stopword  removal adalah  mengeliminasi  kata-kata  penghalang  yang  bertujuan  untuk  membuang  kata-kata  yang dianggap tidak relevan dalam teks, seperti „bisa‟, „tegas‟, „mampu‟, dan „tidak‟(Khairunnisa et al., 2021).
e. Stemming merupakan langkah merubah kata dalam sebuah tweet ke bentuk dasarnya guna mengurangi variasi fitur yang memiliki arti serupa. Ini dilaksanakan untuk menangani variasi yang muncul akibat adanya imbuhan pada kata- kata tersebut (Khairunnisa et al., 2021).

## 2.3 Labeling
Labeling merupakan  fase  di  mana  dokumen  ( tweet) diberi label yang  berasal  dari  hasil crawling Twitter  dan  telah melewati  seleksi  data  sebelumnya  (Juniarsih  et  al.,  2020).  Dalam  penelitian  ini,  proses  memberikan label mengkategorikan  setiap tweet ke  dalam  kategori  positif  dan  negatif. Labeling dilaksanakan  secara  manual  oleh  dua individu, sementara satu orang lagi bertanggung jawab untuk memverifikasi data tersebut.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239

## 2.4 Pembagian Data
Pemisahan data  merujuk pada implementasi  membagi  kumpulan data  menjadi dua bagian terpisah: data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan dipakai untuk mengembangkan dan melatih model klasifikasi, sementara data pengujian digunakan untuk mengevaluasi performa model yang telah dilatih. Proses ini melibatkan pembentukan model klasifikasi dengan  menggunakan  data  pelatihan  yang  telah  ditetapkan,  yang  kemudian  dievaluasi  dengan  menggunakan  data pengujian yang terpisah. Biasanya, perbandingan antara data pelatihan dan data pengujian adalah 80:20, di mana 80% data  dialokasikan  untuk  pelatihan  dan  20%  sisanya  untuk  pengujian.  Keberhasilan  klasifikasi  bergantung  pada komposisi  yang  sesuai dari data latih, dan jika data latih  mencerminkan  mayoritas kasus  yang  mungkin terjadi dalam pengujian, maka hasilnya akan lebih maksimal.

## 2.5 Pemodelan
Pemodelan  mengacu  pada  proses  sistematis  untuk  memperoleh  pemahaman  atau  wawasan  dari  data  pelatihan  yang tersedia.  Seleksi  data  latih  model  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  sampling  kuota.  Sampling  kuota  adalah strategi  pengambilan  sampel  yang  dipakai  untuk  menjamin  bahwa  jumlah  sampel  dari  suatu  populasi  memiliki karakteristik atau kriteria tertentu sampai memenuhi kuota yang ditentukan (Priandi & Painem, 2021).

## 2.6 Naïve Bayes
Naive  Bayes  Classifier  adalah  metode  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  prinsip  Teorema  Bayes.  Metode  ini menggunakan pendekatan probabilistik dan statistika yang dikembangkan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Metode ini  memprediksi  probabilitas  kejadian  di  masa  depan  dengan  mengandalkan  data  historis,  sehingga  dikenal  sebagai Teorema Bayes. Naive Bayes Classifier sering digunakan karena kemampuannya untuk menangani data dengan cepat dan  efisien,  meskipun  dengan  asumsi  independensi  yang  sering  kali  tidak  sepenuhnya  akurat  dalam  kasus  nyata.  Ciri utama  dari  Naive  Bayes  Classifier  adalah  asumsi  yang  sangat  kuat  (naif)  bahwa  setiap  fitur  dalam  data  bersifat independen satu sama lain. (Rayuwati et al., 2022).
Persamaan  dalam  Algoritma  Naïve  Bayes  digunakan  sebagai  panduan  untuk  menghitung  probabilitas  dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, memberikan kerangka kerja yang berguna dalam mengevaluasi probabilitas pada persamaan (1)
( | ) ( | )  ( ) ( ) (1)
Di mana : X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X P(H) : Probabilitas hipotesis H P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Dalam  rumus  di  atas,  P(H|X)  adalah  probabilitas  bahwa  hipotesis  H  benar  jika  kita  memiliki  data  X,  yang dihitung  dengan  mengalikan  probabilitas  kemunculan  data  X  dalam  hipotesis  H  dengan  probabilitas  awal  hipotesis  H dan kemudian dibagi dengan probabilitas kemunculan data X secara keseluruhan.

## 2.7 Pengujian
Pengujian  model dilakukan dengan  menggunakan data uji  (Nikmatun et al., 2019). Langkah  ini  melibatkan pengujian model  yang  telah  dibuat  dengan  menggunakan  data  eksperimental  yang  ada.  Hasil  pengujian  akan  dievaluasi menggunakan  matriks  kontingensi  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1  untuk  menilai  tingkat  akurasi,  presisi,  dan recall. Dalam matriks kontingensi, TP (True Positive) adalah jumlah dokumen dari kelas 1 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 1, TN (True Negative) adalah jumlah dokumen dari kelas 0 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 0, FP  (False  Positive)  adalah  jumlah  dokumen  dari  kelas  0  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  kelas  1,  dan  FN  (False Negative)  adalah  jumlah  dokumen  dari  kelas  1  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  kelas  0  (Normawati  &  Prayogi, 2021).

## Tabel 1. Confusion Matrix
Percobaan  dijalankan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  dan  kinerja  model  latihan  dengan  menerapkan  algoritma yang  direkomendasikan,  dengan  menekankan  pada  evaluasi  nilai,  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1  score.  Penelitian  ini
Nilai Aktual
TRUE ( positive ) TRUE ( positive ) Nilai Prediksi TRUE (Positive) TP (True Positive) TP (True Positive) False (Negative) FN (False Negative FN (False Negative)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239
melibatkan  pengujian  dengan  membandingkan  data  prediksi  (terutama,  data  hasil  klasifikasi)  dengan  kumpulan  data aktual yang sudah diberi label .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Temuan  dari  eksperimen  menunjukkan  tingkat  ketepatan  algoritma  dalam  klasifikasi  prediksi  menggunakan  data  uji. Akurasi ini didapatkan setelah proses gabungan scraping data dari Twitter, Instagram, dan TikTok yang menghasilkan informasi seperti full_text atau teks komentar, username atau pengguna, created_at atau waktu unggah komentar pada TikTok sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Dataset full_text username created_at @Zethaan @tagarabak Lagian jgn bicara ketinggian bikin terowongan dana tol ini aja kurang. Akan bertambah lagi beban APBN. Sukur2 kl tidak jd bancakan. Jalan tol  Palembang  Lampung  br  3  tahun  aja  udah  byk  rusak.  Apakah  ada  yg bertanggung jawab?? Masih belu MikirSok Mon May 13 05:01:55 +0000 2024 @WGreborn  @gibran_tweet  Gibran  itu  ga  lulus  dr  UTS  australia  kata  Bima  yg anak  palembang  viral  gegara  kritik  gubernur  mslh  jalan  rusak,  bima  skrg  masih kuliah di australia. oetomo_ian Thu May 02 09:05:10 +0000 2024 Marlina  :  Perbaikan  Jalan  Rusak  akibat  pembangunan  IPAL  oleh  project Kementerian  akan  di  Perbaiki  Dalam  Waktu  Dekat  Oleh  Pemerintah: Palembang,MA-Sosialisasi  Pembangunan  Jaringan  Perpipaan  Air  Limbah  PCSP Paket C1 di tingkat Kelurahan.yang di gelar diâ€¦ https://t.co/WIue1nva6q ansshajo Thu Apr 25 14:42:40 +0000 2024 @goraici Sebenernya lagi dirujak gubernur nya disini. Masalah Palembang bukan cuma  ini  aja  sebenernya.  Dari  mulai  jalan  rusak  sampai  banjir.  Cuma  ga  tau  ga seviral kota kota lain. Nandarizzky123 Thu Apr 25 13:43:12 +0000 2024 Viral Aksi Protes Pria Berjas dan Berdasi di Palembang Mandi di Kubangan Jalan Rusak    #trending  #shorts  #indoviral  #bbtvi  #videoviral  #beritaterkini  #FYP #viraltwitter #fcklive #bbrightvc #deprem #meme https://t.co/QiIzCtDc8z boedakjad_l Thu Apr 25 12:01:26 +0000 2024
Proses  dimulai  dengan  pengumpulan  data  dari  Twitter,  Instagram,  dan  TikTok  dan  pelabelan  sentimen  secara manual. Data mentah dari Twitter, Instagram, dan TikTok masih mengandung banyak ikon dan tautan. Oleh karena itu, diperlukan tahap cleaning data untuk pembersihan data yang mengacu pada proses mendeteksi dan memperbaiki (atau menghapus)  kesalahan  dan  inkonsistensi  dalam  sebuah  kumpulan  data  untuk  meningkatkan  kualitasnya.  Hal  ini mungkin  melibatkan  penanganan  nilai  yang  hilang,  koreksi  entri  yang  salah,  penanganan  pencilan  (outliers),  dan standarisasi format yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Cleaning
Preprocessing memiliki  beberapa  tahapan  yaitu cleaning,  normalisasi , stopword  removal , tokenization ,  dan stemming. Normalisasi adalah proses untuk mengubah teks menjadi format standar yang konsisten dengan melibatkan penghilangan  karakter  yang  tidak  diinginkan  seperti  tanda  baca,  konversi  seluruh  teks  menjadi  huruf  kecil  untuk menghindari  perbedaan  besar  antara  kata  yang  ditulis  dalam  huruf  besar  dan  huruf  kecil,  serta  penggantian  kata-kata yang  memiliki  makna  serupa  atau  sinonim  dengan  kata  yang  seragam.  Misalnya,  mengubah  "alangke"  menjadi “alangkah" atau mengganti singkatan "uts." menjadi "ujian tengah semester". Stopword removal adalah kata-kata umum yang  sering  muncul  dalam  teks  dan  tidak  memberikan  makna  khusus  dalam  proses  analisis  teks,  seperti  "di",  "dan", "ke", "yang", "tidak", "atau", dan sebagainya. Proses penghapusan stopword melibatkan penghapusan kata-kata tersebut dari teks karena mereka tidak membawa informasi penting dalam analisis. Ini membantu mengurangi dimensi data dan meningkatkan efisiensi dalam pemrosesan dan analisis teks. Tokenization adalah proses memecah teks menjadi unit-unit

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239
yang  lebih  kecil,  yang  biasanya  berupa  kata  atau  frasa.  Ini  adalah  langkah  penting  dalam  pemrosesan  teks  karena memungkinkan komputer untuk memahami struktur teks dan menganalisisnya secara lebih efisien. Pada tahap ini, teks dipecah menjadi token-token berdasarkan spasi atau tanda baca, sehingga setiap kata atau frasa dianggap sebagai token terpisah.  Misalnya  “km”,  “12”,  “arah”,  “mau”,  “kantor”,  “alfamart”. Stemming adalah  proses  menghilangkan  infleksi dari  kata-kata  untuk  menghasilkan  bentuk  dasar  atau  akar  kata.  Ini  membantu  dalam  konsolidasi  variasi  kata  yang memiliki  akar  yang  sama  ke  dalam  satu  bentuk,  sehingga  meningkatkan  konsistensi  dan  efisiensi  dalam  analisis  teks. Misalnya,  kata-kata  seperti  "sebenarnya"  akan  diubah  menjadi  bentuk  dasarnya  "benar",  "perbaikan"  akan  diubah menjadi bentuk dasarnya "baik". Tabel 3 menunjukkan proses konversi kalimat yang terjadi pada media sosial (Twitter, Instagram, dan TikTok) dengan sentimen setelah tahap pra-pemrosesan.
Tabel 3. Data Preprocessing
Original tweet , postingan, dan kiriman hati2  buat  yg  lewat  tol  dari  dan  ke  Palembang  lagi  banyak  perbaikan..  rada  mendingan  dibanding Januari tapi tetep masih ada lubang dan bagian jalan yg rusak.. kalo hujan deras bagian pinggir kanan deket pembatas juga banyak titik genangan waspada potensi aquaplaning Cleaning
hati2  buat  yg  lewat  tol  dari  dan  ke  palembang  lagi  banyak  perbaikan  rada  mendingan  dibanding januari tapi tetep masih ada lubang dan bagian jalan yg rusak kalo hujan deras bagian pinggir kanan deket pembatas juga banyak titik genangan waspada potensi aquaplaning
Normalisasi hati hati buat yang lewat tol palembang banyak perbaikan agak lebih baik dibanding januari tetap ada lubang dan bagian jalan  yang rusak kalau  hujan deras bagian pinggir kanan dekat pembatas banyak titik genangan waspada potensi aquaplaning
Stopword removal hati hati buat lewat tol palembang banyak perbaikan lebih baik dibanding januari tetap lubang bagian jalan  rusak  kalau  hujan  deras  bagian  pinggir  kanan  dekat  pembatas  banyak  titik  genangan  waspada potensi aquaplaning Tokenization ['hati', 'hati', 'buat', 'lewat', 'tol', 'palembang', 'banyak', 'perbaikan', 'lebih', 'baik', 'dibanding', 'januari', 'tetap',  'lubang',  'bagian',  'jalan',  'rusak',  'kalau',  'hujan',  'deras',  'bagian',  'pinggir',  'kanan',  'dekat', 'pembatas', 'banyak', 'titik', 'genangan', 'waspada', 'potensi', 'aquaplaning'] Stemming
hati hati buat lewat tol palembang banyak lebih baik banding januari tetap ada lubang dan bagi jalan rusak  kalau  hujan  deras  bagi  pinggir  kanan  dekat  batas  banyak  titik  genang  waspada potensi aquaplaning
Labeling adalah pelabelan yang melibatkan penugasan kategori atau kelas kepada titik data. Dalam pembelajaran mesin berbasis pengawasan, ini adalah proses pemberian keluaran target yang benar kepada data input. Misalnya, dalam tugas klasifikasi, setiap titik data  mungkin diberi label dengan kelas yang dimilikinya. Pelabelan sangat penting untuk melatih model pembelajaran mesin karena mereka belajar untuk mengasosiasikan fitur input dengan label yang sesuai pada  Gambar  4. Labeling  manual ,  khususnya,  adalah  metode  di  mana  secara  langsung  menentukan  dan  memberikan label kepada  data.  Misalnya,  dalam  dataset  format  CSV  yang  berisi  ulasan  atau  komentar  teks,  setiap  entri  mungkin harus  dianalisis  untuk  menentukan  sentimen  yang  tepat,  apakah  positif,  netral,  dan  negatif.  Dalam  proses labeling manual ini, data yang tidak akurat perlu dikoreksi melalui peninjauan mendalam. Setiap entri dibaca satu per satu, dan konteks  serta  nuansa  emosional  dari  teks  diperhatikan  dengan  cermat  untuk  menentukan  sentimen  yang  sebenarnya dapat dilihat pada Gambar 5.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239
Gambar 5. Labeling Manual
Visualisasi  melibatkan  penyajian  data  secara  grafis  untuk  mendapatkan  wawasan  atau  mengkomunikasikan informasi secara efektif. Ini bisa mencakup pembuatan berbagai jenis plot, grafik, dan diagram untuk menjelajahi pola, hubungan,  dan  tren  dalam  data.  Visualisasi  adalah  alat  yang  sangat  kuat  untuk  memahami  kumpulan  data  yang kompleks dan mengkomunikasikan temuan kepada pemangku kepentingan yang dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Visualisasi
Data tersebut terbagi menjadi dua bagian: data latih dan data uji. Pengujian data dilakukan untuk setiap algoritma guna memprediksi kelas afektif, menggunakan data latih sebagai referensi. Dengan menggunakan rasio 80:20, 80% dari total  data  digunakan  untuk  pelatihan  dan  20%  untuk  pengujian.  Data  uji  ini  kemudian  diuji  dengan  algoritma  Naïve Bayes untuk memprediksi kelas efektif, menggunakan data latih yang disimpan dengan metode kantong mata. Setelah proses pengujian, nilai akurasi dari algoritma Naïve Bayes pada kelas prediksi menggunakan data uji dianalisis. Akurasi ini  mencerminkan  seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  kelas  afektif  berdasarkan  data  yang  telah  dilatih.  Akurasi yang tinggi  menunjukkan bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang baik  untuk  mengklasifikasikan sentimen dari teks yang dihasilkan dari Twitter, Instagram, dan TikTok.
Rangkaian proses tersebut, mulai dari pengumpulan data hingga analisis akurasi algoritma, merupakan langkah- langkah  penting  dalam  mengolah  dan  menganalisis  data  teks  untuk  memahami  sentimen  dari  platform  sosial  seperti Twitter, Instagram, dan TikTok. Dengan demikian, proses ini memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang pola, tren, dan sentimen dari data media sosial, yang dapat memberikan wawasan berharga bagi pengambilan keputusan dan pemangku kepentingan.

## 3.1 Pembahasan
Berdasarkan struktur tabel Confusion Matrix pada Tabel 2.1 yang diberikan, terdapat empat nilai yang diwakili oleh TP (True Positive), TN (True Negative), FP (False Positive), dan FN (False Negative). TP merupakan jumlah positive yang benar,  di  mana  model  memprediksi  kebenaran  positif  dari  suatu  data  dan  data  tersebut  memang  positif.  TN  adalah jumlah prediksi  yang benar di  mana  model  memprediksi  kebenaran  negatif dari suatu data dan data tersebut  memang negatif.  FP  adalah  jumlah  prediksi  yang  salah,  di  mana  model  memprediksi  kebenaran  positif  dari  suatu  data,  namun kenyataannya  data  tersebut  negatif.  FN  adalah  jumlah  prediksi  yang  salah,  di  mana  model  memprediksi  kebenaran

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239
negatif dari suatu data, namun kenyataannya data tersebut positif  (Luthfi Bangun Permadi & Gumilang, 2024). Untuk mengukur kinerja model, terdapat beberapa parameter yang digunakan, antara lain akurasi, presisi, recall, dan F1 score. Akurasi  merupakan  nilai  rasio  prediksi  benar  dari  total  data.  Presisi  adalah  perbandingan  nilai  rasio  prediksi  benar dengan total nilai yang diprediksi dengan benar (Nugroho & Religia, 2021). Evaluasi kinerja model dilakukan dengan menggunakan nilai-nilai ini.
Hasil  klasifikasi  Naïve  Bayes  pada  pengujian  model  terhadap  data  uji  menunjukkan  bahwa  dari  total  230  data yang  dievaluasi,  terdapat  110  data  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  positif  (True  Positive),  105  data diklasifikasikan dengan benar sebagai netral (True Neutral), dan 96 data diklasifikasikan dengan benar sebagai negatif (True Negative). Namun, terdapat 9 data yang salah diklasifikasikan sebagai positif (False Positive) dan 21 data yang salah diklasifikasikan sebagai netral (False Neutral). Tidak ada data yang salah diklasifikasikan sebagai negatif (False Negative).  Hasil  ini  kemudian  dapat  digunakan  untuk  menghitung  metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall untuk menilai kinerja model klasifikasi Naïve Bayes yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matrix Confusion Matrix Hasil Klasifikasi Naïve Bayes True Positive 110 False Positive 9 True Neutral 105 False Neutral 21 True Negative 96 False Negative 0
Hasil  evaluasi  kinerja  model  klasifikasi  Naïve  Bayes  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  91,20%.  Selain  itu, nilai presisi model adalah 91,20%, yang mengindikasikan seberapa banyak dari dokumen yang diklasifikasikan sebagai positif yang benar-benar positif. Nilai recall, atau juga dikenal sebagai sensitivitas, adalah 92,32%, yang menunjukkan seberapa  banyak  dari  seluruh  dokumen  yang  benar-benar  positif  yang  berhasil  terdeteksi  oleh  model.  Selanjutnya,  F1 score, yang menggabungkan presisi dan recall, adalah 91,26%. Hasil-hasil ini memberikan gambaran tentang seberapa baik model Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi sentimen terhadap jalan rusak di Palembang berdasarkan data uji yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Evaluasi Akurasi 91,20% Precall 92,32% Presisi 91,20% F1 score 91,26%
Selama  fase  pengujian  dan  evaluasi  ini,  model  pelatihan  dan  data  uji  digunakan.  Berdasarkan  model  pelatihan yang terdiri dari 668 data pelatihan dengan karakteristik sebagai berikut 12 komentar positif,  85 komentar netral,  564 komentar negatif, serta 332 data uji, berikut pada Tabel 6 adalah sampel hasil prediksi algoritma Naïve Bayes.
Tabel 6. Hasil Pegujian dan Evaluasi
Sebelum Sesudah  Klasifikasi Positif  Klasifikasi Negatif  Klasifikasi Netral  Total Nilai Prediksi Positif 110 9 15 125 Negatif 0 96 0 96 Netral 0 6 105 111 Total 110 111 120 332 Akurasi =
Presisi =
Recall =
F1 Score =
Tweet ,  postingan,  dan  kiriman  dilakukan  menggunakan wordcloud.  Wordcloud digunakan  untuk  memfasilitasi ilustrasi  kata  dengan  menyediakan  visualisasi  teks  yang  menarik  dan  informatif. Wordcloud untuk  jalan  rusak  dapat dilihat pada Gambar 7.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239
Gambar 7. Wordcloud
Sementara  itu,  hasil  analisis  sentimen  terhadap  668  komentar  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pandangan (sentimen)  masyarakat  Indonesia  cenderung  negatif  88,90%,  dan  sentimen  positif  sebesar  1,8%,  sedangkan  sentimen netral  sebesar  13,30%  pada  periode  16  Maret  2019  hingga  14  Mei  2024  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Diagram lingkaran  presentase  sentimen  pada  668  data  12  komentar  positif  (1,8%),  564  komentar  negatif  (88,90%),  dan  85 komentar netral (13,30%).

## Gambar 8. Diagram Lingkaran

## 4. KESIMPULAN
Dari analisis dan penilaian terhadap dataset dan algoritma yang digunakan dalam ppenelitian ini, yang terdiri dari 668 tweet ,  postingan,  dan  kiriman.  Kesimpulan  dapat  diambil  bahwa  pandangan  masyarakat  Indonesia  terhadap  kondisi infrastruktur jalan yang memburuk bisa teramati dengan jelas. Khususnya Palembang, keadaan kerusakan menunjukkan dominasi  sentimen  negatif,  dengan  penurunan  mencapai  84,9%.  Selama  rentang  16  Maret  2019  hingga  14  Mei  2024, sentimen  positif  tercatat  sebesar  1,8%,  sedangkan  sentimen  netral  sebesar  13,3%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa mayoritas masyarakat merasa tidak puas atau prihatin dengan kondisi infrastruktur jalan yang memburuk. Penelitian ini melibatkan  beberapa  tahapan  penting,  mulai  dari  pengumpulan  data  ( scraping ),  pra-pemrosesan  data  ( preprocessing ), pelabelan,  pemodelan,  berbagi  data,  hingga  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Kualitas  tahap  pra- pemrosesan memegang peran krusial dalam mencapai hasil optimal pada tahap-tahap berikutnya. Dengan memastikan data  yang  bersih  dan  terstruktur,  proses  analisis  dapat  dilakukan  dengan  lebih  akurat  dan  efisien.  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berguna bagi pemerintah dan pihak terkait dalam merumuskan kebijakan dan  langkah-langkah  perbaikan  yang  lebih  tepat  guna  meningkatkan  kondisi  infrastruktur  jalan  yang  memadai  dan memenuhi kebutuhan masyarakat.

## REFERENCES
Alrajak,  M.  S.,  Ernawati,  I.,  &  Nurlaili,  I.  (2020).  Analisis  sentimen  terhadap  Pelayanan  PT  PLN  di  Jakarta  pada Twitter  dengan  Algoritma  K-  Nearest  Neighbor  (K-NN). Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu  Komputer  Dan Aplikasinya (SENAMIKA) , 1 (2), 110–122.
Anwar, K. (2022). Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer , 2 (4), 148–155. https://doi.org/10.30865/klik.v2i4.315 Arjunanto, M. R., & Waluyo, S. (2023). Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap Infrastruktur Jalan Di

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 1-10 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5239
Lampung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Prosiding Seminar Nasional … , 2 (September), 810–817. http://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/914%0Ahttps://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senaft i/article/download/914/557
Furqan,  M.,  Sriani,  S.,  &  Sari,  S.  M.  (2022).  Analisis  Sentimen  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Terhadap  New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia. Techno.Com , 21 (1), 51–60. https://doi.org/10.33633/tc.v21i1.5446 Juniarsih,  S.,  Ripanti,  E.  F.,  &  Pratama,  E.  E.  (2020).  Implementasi  Naive  Bayes  Classifier  pada  Opinion  Mining Berdasarkan  Tweets  Masyarakat  Terkait  Kinerja  Presiden  dalam  Aspek  Ekonomi. Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi Informasi (Justin) , 8 (3), 239. https://doi.org/10.26418/justin.v8i3.39118 Khairunnisa,  S.,  Adiwijaya,  A.,  &  Faraby,  S.  Al.  (2021).  Pengaruh  Text  Preprocessing  terhadap  Analisis  Sentimen Komentar  Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  (Studi  Kasus  Pandemi  COVID-19). Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 5 (2), 406. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2835 Luthfi  Bangun  Permadi,  M.,  &  Gumilang,  R.  (2024).  Penerapan  Algoritma  CNN  (Convolutional  Neural  Network) Untuk Deteksi Dan Klasifikasi Target Militer Berdasarkan Citra Satelit. Jurnal Sosial Teknologi , 4 (2), 134–143. https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v4i2.1138
Mas Pintoko, B., & Muslim, K. (2018). Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. E-Proceeding of Engineering , 5 (3), 8121–8130. Muhammad Afdal, & Elita, L. R. (2022). Penerapan Text Mining Pada Aplikasi Tokopedia Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor . https://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/16595
Nikmatun,  Alvi,  I.,  Waspada,  &  Indra.  (2019).  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal SIMETRIS , 10 (2), 421–432.
Nofiyani, N., & Wulandari, W. (2022). Implementasi Electronic Data Processing Untuk meningkatkan Efektifitas dan Efisiensi Pada Text Mining.
Jurnal Media Informatika Budidarma , 6 (3), 1621. https://doi.org/10.30865/mib.v6i3.4332
Normawati,  D.,  &  Prayogi,  S.  A.  (2021).  Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , 5 (2), 697–711. Nugroho,  A.,  &  Religia,  Y.  (2021).  Analisis  Optimasi  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes  menggunakan  Genetic Algorithm  dan  Bagging. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (3),  504–510. https://doi.org/10.29207/resti.v5i3.3067
Prabowo,  W.  A.,  &  Wiguna,  C.  (2021).  Sistem  Informasi  UMKM  Bengkel  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode SCRUM. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (1), 149. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2604 Priandi, M., & Painem. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pembelajaran Daring di Era Pandemi Covid-19 pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Countvectorizer  dan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (SENAMIKA) , 2 (2), 311–319.
Rakhmawati, N. A., Waskitho, R. B., Rahman, D. A., & Nuha, M. F. A. U. (2021). Klasterisasi Topik Konten Channel Youtube  Gaming  Indonesia  Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation. Journal  of  Information  Engineering  and Educational Technology , 5 (2), 78–83. https://doi.org/10.26740/jieet.v5n2.p78-83 Rayuwati,  Husna  Gemasih,  &  Irma  Nizar.  (2022).  IMPLEMENTASI  AlGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK MEMPREDIKSI  TINGKAT  PENYEBARAN  COVID. Jural  Riset  Rumpun  Ilmu  Teknik , 1 (1),  38–46. https://doi.org/10.55606/jurritek.v1i1.127
Salsabila,  F.,  &  Wibowo,  A.  (2023). Analisis  Sentiment  Terhadap  Presiden  Pada  Facebook  Dengan  Menggunakan Metode Naive Bayes . 2 (September), 818–825.
Seminar,  P.,  Sains,  N.,  Pada,  A.,  Bayes,  T.,  Na,  M.,  Sentimen,  A.,  Teknik,  F.,  &  Wahid,  U.  (2024). 253  |  Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim . April 2008 , 253–258. Statistik, B. P. (2022). Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Selatan .